JPH0670765B2 - プロセス制御における極点判別方法 - Google Patents
プロセス制御における極点判別方法Info
- Publication number
- JPH0670765B2 JPH0670765B2 JP2003439A JP343990A JPH0670765B2 JP H0670765 B2 JPH0670765 B2 JP H0670765B2 JP 2003439 A JP2003439 A JP 2003439A JP 343990 A JP343990 A JP 343990A JP H0670765 B2 JPH0670765 B2 JP H0670765B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pole
- poles
- point
- variable
- detected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、プロセスに対してフィードバック制御を行う
閉ループ制御システムにおいて、制御動作が不安定化し
たか否かを自動的に判別するために用いられるプロセス
変数，操作変数の振動振幅の極点の判別方法に関するも
のである。
閉ループ制御システムにおいて、制御動作が不安定化し
たか否かを自動的に判別するために用いられるプロセス
変数，操作変数の振動振幅の極点の判別方法に関するも
のである。
プロセスのフィードバック制御方法において、調節計の
制御パラメータをプロセスの特性に適応させて良好な制
御を実現する適応制御が知られている。かかる適応制御
の一つとして、例えばそれまで安定的に動作していたプ
ロセスのフィードバック制御において、プロセスの特性
変動が生じたために制御動作が不安定化し、ハンチング
が生じたとき、該ハンチングを検出し、それにより調節
計の制御パラメータを一段弱いものに変更して、再び安
定した制御動作に復帰することが考えられる。
制御パラメータをプロセスの特性に適応させて良好な制
御を実現する適応制御が知られている。かかる適応制御
の一つとして、例えばそれまで安定的に動作していたプ
ロセスのフィードバック制御において、プロセスの特性
変動が生じたために制御動作が不安定化し、ハンチング
が生じたとき、該ハンチングを検出し、それにより調節
計の制御パラメータを一段弱いものに変更して、再び安
定した制御動作に復帰することが考えられる。
このようなプロセス制御における不安定化判別の原理は
要するに次の如くである。すなわちプロセスのフィード
バック制御において、プロセス変数の振動が周期的に継
続し、しかもその振動の減衰が遅く、操作変数も同じく
振動しその減衰が遅いという状態にあり、その上、プロ
セス変数の振動周期と操作変数の振動周期がほぼ等しけ
れば、ハンチングは発生したと判断するという原理に立
っている。上記の三つの条件を満たさない限り、例えば
プロセス変数が振動するというだけでは、それはノイズ
によるにすぎない場合もあるのでハンチングとは判断し
ない。なお減衰が遅いということは振動の半周期ごとの
振幅をai-1,ai,ai+1とするとき、（ai/ai-1），（ai+1/
ai），または（ai+1−ai）／（ai−ai-1）なる比の値が
余り小さくないことを意味するものとする。
要するに次の如くである。すなわちプロセスのフィード
バック制御において、プロセス変数の振動が周期的に継
続し、しかもその振動の減衰が遅く、操作変数も同じく
振動しその減衰が遅いという状態にあり、その上、プロ
セス変数の振動周期と操作変数の振動周期がほぼ等しけ
れば、ハンチングは発生したと判断するという原理に立
っている。上記の三つの条件を満たさない限り、例えば
プロセス変数が振動するというだけでは、それはノイズ
によるにすぎない場合もあるのでハンチングとは判断し
ない。なお減衰が遅いということは振動の半周期ごとの
振幅をai-1,ai,ai+1とするとき、（ai/ai-1），（ai+1/
ai），または（ai+1−ai）／（ai−ai-1）なる比の値が
余り小さくないことを意味するものとする。
このような不安定化判別においては、振動の半周期ごと
の振幅が正しく検出されず、ノイズ等を振幅として誤っ
て検出すると誤判別を生じることになる。
の振幅が正しく検出されず、ノイズ等を振幅として誤っ
て検出すると誤判別を生じることになる。
本発明は、このような不安定化判別に用いられる振動の
半周期ごとの振幅、すなわち極点の判別方法を提供する
ことを目的とする。
半周期ごとの振幅、すなわち極点の判別方法を提供する
ことを目的とする。
本発明の構成の要点は、プロセスのフィードバック制御
に際して時間に対して振動的に変化する所定の変数より
制御動作の不安定化判別に用いられる極点を判別するた
めの極点判別方法において、 前記変数の変化を調べて一旦最大値または最小値となっ
た後に第１の所定時間内にその値が更新されなかった前
記最大値または最小値を極点を表すものとして記憶する
極点検出処理を少なくとも第1,第2,第３の極点を順次検
出するまで繰り返し実行するとともに、前記極点が検出
されてから第２の所定時間を経過しても次の極点が検出
できなかった場合には前記極点検出処理を中止し、 前記極点検出処理により得られた少なくとも第1,第2,第
３の各極点について、次に検出された極点との振幅を比
較し、その差が所定値以上の場合には、この極点を極点
として確定し、その差が所定値以下の場合には、この極
点を捨て、次の極点をこの極点に置き換えるとともに、
それ以降の極点について順次置き換える処理を実行し、
かつ前記極点検出処理により新たな第３の極点を求め、
置き換えられた各極点について次に検出された極点との
振幅を比較して極点を確定させる処理を、少なくとも３
つの極点が確定するまで繰り返し実行するようにした点
にある。
に際して時間に対して振動的に変化する所定の変数より
制御動作の不安定化判別に用いられる極点を判別するた
めの極点判別方法において、 前記変数の変化を調べて一旦最大値または最小値となっ
た後に第１の所定時間内にその値が更新されなかった前
記最大値または最小値を極点を表すものとして記憶する
極点検出処理を少なくとも第1,第2,第３の極点を順次検
出するまで繰り返し実行するとともに、前記極点が検出
されてから第２の所定時間を経過しても次の極点が検出
できなかった場合には前記極点検出処理を中止し、 前記極点検出処理により得られた少なくとも第1,第2,第
３の各極点について、次に検出された極点との振幅を比
較し、その差が所定値以上の場合には、この極点を極点
として確定し、その差が所定値以下の場合には、この極
点を捨て、次の極点をこの極点に置き換えるとともに、
それ以降の極点について順次置き換える処理を実行し、
かつ前記極点検出処理により新たな第３の極点を求め、
置き換えられた各極点について次に検出された極点との
振幅を比較して極点を確定させる処理を、少なくとも３
つの極点が確定するまで繰り返し実行するようにした点
にある。
次に図を参照して本発明の一実施例を説明する。
第１図は本発明が適用される不安定化判別方法の用途例
を示すブロック図である。同図において、１はプロセ
ス、２は調節部、３は不安定化判別手段（ハンチング検
出手段）、４は制御パラメータ調整部、５は判別用パラ
メータ設定部、である。
を示すブロック図である。同図において、１はプロセ
ス、２は調節部、３は不安定化判別手段（ハンチング検
出手段）、４は制御パラメータ調整部、５は判別用パラ
メータ設定部、である。
第１図において、調節部２は、プロセス１からプロセス
変数Ｘを検出し、それに従って調節出力（操作変数Ｙ）
をプロセス１へ送り、いわゆるフィードバック制御が行
われている。不安定化判別手段３は、プロセス変数Ｘと
操作変数Ｙを監視しており、それにより、プロセス１と
調節部２から成る制御系にハンチングが起きたと判断す
ると、その判別結果Ｖを制御パラメータ調整部４へ送
る。調節部４では、調節部２が例えばPID制御を行って
いるものとすると、その制御パラメータ（比例ゲイン、
積分時定数、微分時定数）を変更する指令Ｗを調節部２
へ送って制御パラメータを変更させ、それによりハンチ
ングが発生しないようにする。なお判別用パラメータ設
定部５は、不安定化判別手段３においてハンチング検出
を行うのに必要な諸パラメータＵを設定するためのもの
である。
変数Ｘを検出し、それに従って調節出力（操作変数Ｙ）
をプロセス１へ送り、いわゆるフィードバック制御が行
われている。不安定化判別手段３は、プロセス変数Ｘと
操作変数Ｙを監視しており、それにより、プロセス１と
調節部２から成る制御系にハンチングが起きたと判断す
ると、その判別結果Ｖを制御パラメータ調整部４へ送
る。調節部４では、調節部２が例えばPID制御を行って
いるものとすると、その制御パラメータ（比例ゲイン、
積分時定数、微分時定数）を変更する指令Ｗを調節部２
へ送って制御パラメータを変更させ、それによりハンチ
ングが発生しないようにする。なお判別用パラメータ設
定部５は、不安定化判別手段３においてハンチング検出
を行うのに必要な諸パラメータＵを設定するためのもの
である。
次に第２図を参照して不安定化判別の動作原理を具体的
に説明する。
に説明する。
第２図（イ）は、プロセス変数Ｘの時間的変化の一例を
示したグラフであり、第２図（ロ）は同じ時間における
操作変数Ｙの時間的変化の一例を示したグラフである。
示したグラフであり、第２図（ロ）は同じ時間における
操作変数Ｙの時間的変化の一例を示したグラフである。
第２図（イ）における３個の極点（山または谷の頂点）
の値X1,X2,X3と発生時刻tX1,tX2,tX3が求まり、また第
２図（ロ）における同様な３個の極点の値Y1,Y2,Y3と発
生時刻tY1,tY2,tY3が求まったものとする。
の値X1,X2,X3と発生時刻tX1,tX2,tX3が求まり、また第
２図（ロ）における同様な３個の極点の値Y1,Y2,Y3と発
生時刻tY1,tY2,tY3が求まったものとする。
このとき、Ｘの波形の周期（tX3−tX1）とＹの波形の周
期（tY3−tY1）を比較し、両者の比が或る許容範囲ε1
の範囲内で１に近いか否かを判定する。すなわち次の式
を満足するか否かを判定する。
期（tY3−tY1）を比較し、両者の比が或る許容範囲ε1
の範囲内で１に近いか否かを判定する。すなわち次の式
を満足するか否かを判定する。
更に、波形Ｘの振幅の減衰率が或る所定の減衰率αより
大であるかどうかを判定する。すなわち次の式を満足す
るか否かを判定する。
大であるかどうかを判定する。すなわち次の式を満足す
るか否かを判定する。
|X3−X2|＞α・|X2−X1| 同様に、波形Ｙの振幅の減衰率が或る所定の減衰率αよ
り大であるかどうかを判定する。すわなち次の式を満足
するか否かを判定する。
り大であるかどうかを判定する。すわなち次の式を満足
するか否かを判定する。
|Y3−Y2|＞α・|Y2−Y1| 以上、３条件が成立したとき、制御動作が不安定化し
た、つまりハンチングが発生したと判断するわけであ
る。
た、つまりハンチングが発生したと判断するわけであ
る。
以上のことから不安定化判別においては、プロセス変数
Ｘと操作変数Ｙの時間的変化を監視し、それぞれについ
て少なくとも３個の極点を正確に検出することと、検出
された極点の値と時刻について所定の演算を施すことが
必須であることが理解されたであろう。
Ｘと操作変数Ｙの時間的変化を監視し、それぞれについ
て少なくとも３個の極点を正確に検出することと、検出
された極点の値と時刻について所定の演算を施すことが
必須であることが理解されたであろう。
次に、少なくとも３個の極点を正確に検出するための本
発明の一実施例を第３図に示すブロック図に示す。
発明の一実施例を第３図に示すブロック図に示す。
同図において、破線で囲んだブロックＳは、そのまま第
１図における不安定化判別手段３として使用可能なもの
である。DX1はプロセス変数Ｘにおける第１の極点（例
えば第２図（イ）におけるX1）の検出部であり、検出値
（X1とtX1）を判別演算部Ｅに送る。同様にDX2は第２の
極点（例えば第２図（イ）におけるX2）の検出部、DX3
は第３の極点（例えば第２図（イ）におけるX3）の検出
部、でありそれぞれの検出値を判別演算部Ｅに送る。
１図における不安定化判別手段３として使用可能なもの
である。DX1はプロセス変数Ｘにおける第１の極点（例
えば第２図（イ）におけるX1）の検出部であり、検出値
（X1とtX1）を判別演算部Ｅに送る。同様にDX2は第２の
極点（例えば第２図（イ）におけるX2）の検出部、DX3
は第３の極点（例えば第２図（イ）におけるX3）の検出
部、でありそれぞれの検出値を判別演算部Ｅに送る。
DY1,DY2,DY3はそれぞれ操作変数Ｙにおける第1,第2,第
３の極点（第２図（ロ）におけるY1,Y2,Y3）の検出部て
あり、各検出値（Y1とtY1，Y2とtY2，Y3とtY3）を判別
演算部Ｅに送る。判別演算部Ｅは、極点検出部DX1〜D
X3，DY1〜DY3から与えられる各極点の検出値に対して所
定の演算をほどこし、それによりハンチングの有無の判
別結果Ｖを出力する。判別演算部Ｅは、所定の演算を行
ってハンチングの有無を判別するのに必要な判別用パラ
メータＵを設定部５から設定される。なおその中の一部
のパラメータＵ′は、極点の検出に必要なパラメータで
もあるので、判別演算部Ｅから更に極点検出部DX1〜D
X3，DY1〜DY3へ送られる。Ｒはリセット信号である。
３の極点（第２図（ロ）におけるY1,Y2,Y3）の検出部て
あり、各検出値（Y1とtY1，Y2とtY2，Y3とtY3）を判別
演算部Ｅに送る。判別演算部Ｅは、極点検出部DX1〜D
X3，DY1〜DY3から与えられる各極点の検出値に対して所
定の演算をほどこし、それによりハンチングの有無の判
別結果Ｖを出力する。判別演算部Ｅは、所定の演算を行
ってハンチングの有無を判別するのに必要な判別用パラ
メータＵを設定部５から設定される。なおその中の一部
のパラメータＵ′は、極点の検出に必要なパラメータで
もあるので、判別演算部Ｅから更に極点検出部DX1〜D
X3，DY1〜DY3へ送られる。Ｒはリセット信号である。
プロセス変数Ｘにしても操作変数Ｙにしても、実際の波
形は第２図に示した如き、きれいな波形ではなく、ノイ
ズが重畳した波形になっているので、極点でもない所を
極点と誤検出することがあり、これを避けるためには検
出手段に特別の工夫を要するが、これについては後述す
る。
形は第２図に示した如き、きれいな波形ではなく、ノイ
ズが重畳した波形になっているので、極点でもない所を
極点と誤検出することがあり、これを避けるためには検
出手段に特別の工夫を要するが、これについては後述す
る。
次に前述の判別用パラメータＵについて説明する。
制御対象のプロセスが定まれば、ハンチングを起こした
ときのプロセス変数Ｘ（または操作変数Ｙ）の振動周期
Thは大体予測できるので、この振動周期Thを予測して一
つのパラメータとして定める。以下、パラメータＵの種
類を列挙する。
ときのプロセス変数Ｘ（または操作変数Ｙ）の振動周期
Thは大体予測できるので、この振動周期Thを予測して一
つのパラメータとして定める。以下、パラメータＵの種
類を列挙する。
T1……極点探索の時間巾 T2……振動性がないと判定して、それ以後の極点探索を
やめる時間巾 Th……想定される振動周期 DX……Ｘが振動していると判定する最低振幅（Ｘの振幅
がDXより小さいとそれはノイズによるものと見て振動と
は見ない） DY……Ｙが振動していると判定する最低振幅（Ｙの振幅
がDYより小さいとそれはノイズによるものと見て振動と
は見ない） ε1……ＸとＹの各振動周期のずれの許容誤差 ε2……実際の振動の周期と予想周期との許容誤差 α……不安定と判別する振幅の最小減衰率（振幅の減衰
率がα以上なら不安定と判定） この中で、T1,T2はＵ′としても使用される。Thの予測
精度が悪い場合には、許容誤差ε2を大きくしたり、使
用をやめたりする。T1は想定した振動周期Thのほゞ1/4,
T2は同じくThのほゞ1/2に定めるとよい。これらT1,T2,T
h,DX,DYはその一例が第２図に示されている。
やめる時間巾 Th……想定される振動周期 DX……Ｘが振動していると判定する最低振幅（Ｘの振幅
がDXより小さいとそれはノイズによるものと見て振動と
は見ない） DY……Ｙが振動していると判定する最低振幅（Ｙの振幅
がDYより小さいとそれはノイズによるものと見て振動と
は見ない） ε1……ＸとＹの各振動周期のずれの許容誤差 ε2……実際の振動の周期と予想周期との許容誤差 α……不安定と判別する振幅の最小減衰率（振幅の減衰
率がα以上なら不安定と判定） この中で、T1,T2はＵ′としても使用される。Thの予測
精度が悪い場合には、許容誤差ε2を大きくしたり、使
用をやめたりする。T1は想定した振動周期Thのほゞ1/4,
T2は同じくThのほゞ1/2に定めるとよい。これらT1,T2,T
h,DX,DYはその一例が第２図に示されている。
次に、本発明による極点の検出動作、その後の判別動作
について第２図，第３図を参照して説明する。
について第２図，第３図を参照して説明する。
極点検出部DX1は、極点の判別動作を開始すると、T1
の時間巾を範囲としてその時間巾内におけるプロセス変
数Ｘの変化を調べてゆき、その時間巾T1内の或る時点で
変数Ｘの値が最大値または最小値となり、その最大値ま
たは最小値がその最大値または最小値の時点以後、該時
間巾T1の残り期間において、更新されなかったとき、前
記時間をtX1、そのときの変数Ｘの振幅をX1とし、これ
らの値を第１の極点を表すものとして判別演算部Ｅに送
り記憶させる。最大値または最小値が求まらなかった場
合は、制御動作は不安定でないと判断し、新たに判別動
作を開始する。この点については第４図において後述す
る。
の時間巾を範囲としてその時間巾内におけるプロセス変
数Ｘの変化を調べてゆき、その時間巾T1内の或る時点で
変数Ｘの値が最大値または最小値となり、その最大値ま
たは最小値がその最大値または最小値の時点以後、該時
間巾T1の残り期間において、更新されなかったとき、前
記時間をtX1、そのときの変数Ｘの振幅をX1とし、これ
らの値を第１の極点を表すものとして判別演算部Ｅに送
り記憶させる。最大値または最小値が求まらなかった場
合は、制御動作は不安定でないと判断し、新たに判別動
作を開始する。この点については第４図において後述す
る。
第１の極点の検出が終了した時刻（第２図（イ）のグ
ラフではt1）より、前記と同様にして第２の極点を探
してゆく。
ラフではt1）より、前記と同様にして第２の極点を探
してゆく。
第１の極点の検出を終了した後、検出が終了した時刻
からプロセス変数の振動周期のほぼ半分の時間巾T2が経
過しても第２の極点が検出されないときは、第５図にお
いて後述するように、で求まった極点は制御動作が不
安定なことによるものではなく、何らかの外乱によるも
のであると判断し、プロセス変数Ｘは振動していないも
のと判定して、新たな極点の判別動作を開始するために
前記へ戻る。
からプロセス変数の振動周期のほぼ半分の時間巾T2が経
過しても第２の極点が検出されないときは、第５図にお
いて後述するように、で求まった極点は制御動作が不
安定なことによるものではなく、何らかの外乱によるも
のであると判断し、プロセス変数Ｘは振動していないも
のと判定して、新たな極点の判別動作を開始するために
前記へ戻る。
第２の極点が極点検出部DX2により検出されるとその
値と時刻（第２図ではX2とtX2）を判別演算部Ｅへ送っ
て記憶させる。
値と時刻（第２図ではX2とtX2）を判別演算部Ｅへ送っ
て記憶させる。
第２の極点の検出が終了した時刻（第２図のt2）から
時間巾T2を経過しても第３の極点（X3,tX3）が検出され
ないときは、と同様に前記へ戻る。
時間巾T2を経過しても第３の極点（X3,tX3）が検出され
ないときは、と同様に前記へ戻る。
このようにして第１の極点が山の頂上ならば（山、
谷、山）の三つの極点を、また第１の極点が谷の底なら
ば（谷、山、谷）の三つの極点が求まる。
谷、山）の三つの極点を、また第１の極点が谷の底なら
ば（谷、山、谷）の三つの極点が求まる。
このようにして三つの極点が求まると、判別演算部Ｅ
では、隣り合う極点の値の比較を行い、その差（振幅）
が所定の値以上ないと、第１の極点を捨て、第2,第３の
各極点を第1,第２に移し、第３の極点を新たに求める。
例えば |X1−X2|DXまたは|X2-X3|DX ……(1) が成立すれば、判別演算部Ｅでは、次の判別演算へ進む
が、前記（１）が不成立ならば、求めた三つの極点
〔X1,X2,X3〕を〔X2,X3，※〕と置き換え、第３の極点
※を求める。
では、隣り合う極点の値の比較を行い、その差（振幅）
が所定の値以上ないと、第１の極点を捨て、第2,第３の
各極点を第1,第２に移し、第３の極点を新たに求める。
例えば |X1−X2|DXまたは|X2-X3|DX ……(1) が成立すれば、判別演算部Ｅでは、次の判別演算へ進む
が、前記（１）が不成立ならば、求めた三つの極点
〔X1,X2,X3〕を〔X2,X3，※〕と置き換え、第３の極点
※を求める。
操作変数Ｙについても全く同様に、三つの極点を求め |Y1-Y2|DYまたは|Y2-Y3|DY ……(2) を判定し、不成立なら第１の極点を捨て、第2,第３の極
点を第1,第２に移し、改めて第３の極点を求める。
点を第1,第２に移し、改めて第３の極点を求める。
このようにして、本発明により検出された３つの極点
を用いて、不安定化判別は次のように行なわれる。すな
わち、プロセス変数Ｘに対しても操作変数Ｙに対しても
３つの極点が検出されたならば、それを用いて次の判別
式の成立の成否を調べる。
を用いて、不安定化判別は次のように行なわれる。すな
わち、プロセス変数Ｘに対しても操作変数Ｙに対しても
３つの極点が検出されたならば、それを用いて次の判別
式の成立の成否を調べる。
以上のすべての判別式が成立すると、ハンチングが発生
しているものと判別し、判別演算部Ｅは判別結果Ｖを出
力する。しかし、以上三つの判別式のうちいずれか１つ
でも不成立の場合には、と同様に次の極点を探索す
る。
しているものと判別し、判別演算部Ｅは判別結果Ｖを出
力する。しかし、以上三つの判別式のうちいずれか１つ
でも不成立の場合には、と同様に次の極点を探索す
る。
上記，の探索動作中で極点が検出されなかった場
合には、上記，と同様にへ戻る。
合には、上記，と同様にへ戻る。
上記の判別条件（３），（４），（５）のほかに、
不安定振動の周期Thが何らかの理由により高精度で与え
られる場合には、 の条件を更に付加して、判別の信頼性を向上させること
もできる。
不安定振動の周期Thが何らかの理由により高精度で与え
られる場合には、 の条件を更に付加して、判別の信頼性を向上させること
もできる。
なお、T1,T2の定め方は先にも説明したが、予測された
振動周期Thの精度と関連して次のように定めるとよい。
T1については、ノイズの周期より大きく、（Th/4）より
小さくし、Thの精度が高いならなるべく（Th/4）に近づ
ける。T2については（Th/2）より大きくし、Thの精度が
高いなら（Th/2） になるべく近づける。
振動周期Thの精度と関連して次のように定めるとよい。
T1については、ノイズの周期より大きく、（Th/4）より
小さくし、Thの精度が高いならなるべく（Th/4）に近づ
ける。T2については（Th/2）より大きくし、Thの精度が
高いなら（Th/2） になるべく近づける。
次に極点探索の時間巾T1の役割について第４図を参照し
て説明する。
て説明する。
第４図は、プロセス変数Ｘの時間的変化を示したグラフ
であるが、ノイズにより、極点とまぎらわしい山Ｍが発
生したとする。しかし極点探索の時間巾T1を適切に定め
ておくことにより、このＭ点を極点と誤認することはな
い。この場合、時間巾T1内でＮ点を過ぎた時点において
プロセス変数Ｘの最大値が更新されているので、Ｍ点を
極点と判別することはない。
であるが、ノイズにより、極点とまぎらわしい山Ｍが発
生したとする。しかし極点探索の時間巾T1を適切に定め
ておくことにより、このＭ点を極点と誤認することはな
い。この場合、時間巾T1内でＮ点を過ぎた時点において
プロセス変数Ｘの最大値が更新されているので、Ｍ点を
極点と判別することはない。
第５図は、プロセス変数Ｘの時間的変化を示したグラフ
であるが、最初の時間巾T1で極点DXの検出を終了した
後、次の時間巾T2にわたって極点が検出されなければプ
ロセス変数Ｘは振動していないものと判定するようにし
ているので、時間巾T2終了する時点t*でそれ以前のデー
タに基づく判定を終了させる。その結果、何時までも第
２の極点探索動作が続くことがなく、不安定振動の判別
動作の速応性が保証される。
であるが、最初の時間巾T1で極点DXの検出を終了した
後、次の時間巾T2にわたって極点が検出されなければプ
ロセス変数Ｘは振動していないものと判定するようにし
ているので、時間巾T2終了する時点t*でそれ以前のデー
タに基づく判定を終了させる。その結果、何時までも第
２の極点探索動作が続くことがなく、不安定振動の判別
動作の速応性が保証される。
第６図乃至第10図はそれぞれプロセス変数Ｘと操作変数
Ｙの時間的変化の例を示したグラフであるが、これらを
参照して判別用パラメータの一つである最小減衰率αの
定め方を説明する。
Ｙの時間的変化の例を示したグラフであるが、これらを
参照して判別用パラメータの一つである最小減衰率αの
定め方を説明する。
一般にプロセス変数Ｘと操作変数Ｙの応答は、第６図に
示す如くなるのが理想的とされ、その場合には減衰率a2
/a1は約0.25になるとされ、このような振動の減衰を25
％ダンピングといっている。減衰率がこの0.25という値
より小さいと振動は安定側になり、非常に小さくなると
過減衰といわれ、制御動作は速応性に欠ける。逆に、減
衰率が0.25より大きくなると振動は安定性を欠くに至
る。第７図に示すように振動が発振する場合には、減衰
率が1.0より大きい値となり、第８図に示すように減衰
の悪い場合には、減衰率が1.0に近い。
示す如くなるのが理想的とされ、その場合には減衰率a2
/a1は約0.25になるとされ、このような振動の減衰を25
％ダンピングといっている。減衰率がこの0.25という値
より小さいと振動は安定側になり、非常に小さくなると
過減衰といわれ、制御動作は速応性に欠ける。逆に、減
衰率が0.25より大きくなると振動は安定性を欠くに至
る。第７図に示すように振動が発振する場合には、減衰
率が1.0より大きい値となり、第８図に示すように減衰
の悪い場合には、減衰率が1.0に近い。
このようなことを考慮して、最小減衰率αとしては、1.
0よりわずかに小さい値（例えば0.8とか0.7）を設定す
るのが妥当で、振動を極端に避けたい場合には、もっと
小さい値にすればよい。
0よりわずかに小さい値（例えば0.8とか0.7）を設定す
るのが妥当で、振動を極端に避けたい場合には、もっと
小さい値にすればよい。
実際の制御システムにおいては、プロセス変数Ｘの振動
に対して操作変数Ｙの振動が遅れる場合と進む場合の両
方があり、また、振動の極性が逆になることもあるの
で、振動時の極点の関係が第９図および第10図に示すよ
うになる場合もある。すなわち第９図はプロセス変数Ｘ
と操作変数Ｙの振動の位相が180度ずれている場合のグ
ラフであり、第10図はその位相関係が不明瞭な場合のグ
ラフである。
に対して操作変数Ｙの振動が遅れる場合と進む場合の両
方があり、また、振動の極性が逆になることもあるの
で、振動時の極点の関係が第９図および第10図に示すよ
うになる場合もある。すなわち第９図はプロセス変数Ｘ
と操作変数Ｙの振動の位相が180度ずれている場合のグ
ラフであり、第10図はその位相関係が不明瞭な場合のグ
ラフである。
本発明によれば、極点の探索時間巾T1を適切に定めてお
くことにより、ノイズを極点と誤認することはなくな
る。また、極点の探索時間巾T2を設けたことにより何時
までも極点の探索動作が続くことがなく、不安定振動の
判別動作の速応性が保証される。
くことにより、ノイズを極点と誤認することはなくな
る。また、極点の探索時間巾T2を設けたことにより何時
までも極点の探索動作が続くことがなく、不安定振動の
判別動作の速応性が保証される。
また、本発明を適用した不安定化判別方法ではプロセス
変数と操作変数の両方の振動状況から判別しているの
で、振動の２周期以内（詳しくは三つの極点を求めるの
に要する1.5周期）という短時間で、しかも安定的に
（ノイズにより誤動作することなく）ハンチングを判別
できるという利点がある。この不安定化判別方法をプロ
セスのフィードバック制御方法に採り入れれば、制御動
作をハンチングの起きる寸前まで精いっぱいに強化し速
応性を高めることができる。何故ならば、プロセス特性
の僅かな変化によりハンチングが発生したとしても、そ
れをいちはやく検出して、調節計の制御パラメータを変
更して、ハンチングを阻止することができるからであ
る。
変数と操作変数の両方の振動状況から判別しているの
で、振動の２周期以内（詳しくは三つの極点を求めるの
に要する1.5周期）という短時間で、しかも安定的に
（ノイズにより誤動作することなく）ハンチングを判別
できるという利点がある。この不安定化判別方法をプロ
セスのフィードバック制御方法に採り入れれば、制御動
作をハンチングの起きる寸前まで精いっぱいに強化し速
応性を高めることができる。何故ならば、プロセス特性
の僅かな変化によりハンチングが発生したとしても、そ
れをいちはやく検出して、調節計の制御パラメータを変
更して、ハンチングを阻止することができるからであ
る。
第１図は本発明による極性判別方法が適用される不安定
化判別方法の用途例を示すブロック図、第２図（イ）は
プロセス変数Ｘの時間的変化の一例を示したグラフ、第
２図（ロ）は操作変数Ｙの時間的変化の一例を示したグ
ラフ、第３図は本発明の一実施例を示すブロック図、第
４図は極点探索の時間巾T1の役割を説明するためのプロ
セス変数Ｘのグラフ、第５図は設定時間巾T2の役割を説
明するためのプロセス変数Ｘのグラフ、第６図乃至第10
図はそれぞれプロセス変数Ｘと操作変数Ｙの振動の一例
を示したグラフ、である。 符号の説明 １……プロセス、２……調節部、３……不安定化判別手
段、４……制御パラメータ調整部、５……判別用パラメ
ータ設定部、Ｘ……プロセス変数、Ｙ……操作変数、Ｕ
……判別用パラメータ、Ｖ……判別結果、Ｗ……制御パ
ラメータの変更指令、DX1〜DX3……プロセス変数Ｘの極
点検出部、DY1〜DY3……操作変数Ｙの極点検出部、Ｅ…
…判別演算部。
化判別方法の用途例を示すブロック図、第２図（イ）は
プロセス変数Ｘの時間的変化の一例を示したグラフ、第
２図（ロ）は操作変数Ｙの時間的変化の一例を示したグ
ラフ、第３図は本発明の一実施例を示すブロック図、第
４図は極点探索の時間巾T1の役割を説明するためのプロ
セス変数Ｘのグラフ、第５図は設定時間巾T2の役割を説
明するためのプロセス変数Ｘのグラフ、第６図乃至第10
図はそれぞれプロセス変数Ｘと操作変数Ｙの振動の一例
を示したグラフ、である。 符号の説明 １……プロセス、２……調節部、３……不安定化判別手
段、４……制御パラメータ調整部、５……判別用パラメ
ータ設定部、Ｘ……プロセス変数、Ｙ……操作変数、Ｕ
……判別用パラメータ、Ｖ……判別結果、Ｗ……制御パ
ラメータの変更指令、DX1〜DX3……プロセス変数Ｘの極
点検出部、DY1〜DY3……操作変数Ｙの極点検出部、Ｅ…
…判別演算部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 福本 武也 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 吉岡 秀樹 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】プロセスのフィードバック制御に際して時
間に対して振動的に変化する所定の変数より制御動作の
不安定化判別に用いられる極点を判別するための極点判
別方法において、 前記変数の変化を調べて一旦最大値または最小値となっ
た後に第１の所定時間内にその値が更新されなかった前
記最大値または最小値を極点を表すものとして記憶する
極点検出処理を少なくとも第１、第２、第３の極点を順
次検出するまで繰り返し実行するとともに、前記極点が
検出されてから第２の所定時間を経過しても次の極点が
検出できなかった場合には、変数は振動していないもの
と判定して次の極点の検出処理を開始し、 前記極点処理により得られた少なくとも第１、第２、第
３の各極点について、隣り合う極点との振幅を比較し、
その振幅差が所定値以上の場合には、この極点を極点と
して確定し、その振幅差が所定値以下の場合には、この
極点を捨て、次の極点をこの極点に置き換えるととも
に、それ以降の極点について順次置き換える処理を実行
し、かつ前記極点検出処理により新たな第３の極点を求
め、置き換えられた各極点について次に検出された極点
との振幅を比較して極点を確定させる処理を、少なくと
も３つの極点が確定するまで繰り返し実行することを特
徴とするプロセス制御における極点判別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003439A JPH0670765B2 (ja) | 1990-01-12 | 1990-01-12 | プロセス制御における極点判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003439A JPH0670765B2 (ja) | 1990-01-12 | 1990-01-12 | プロセス制御における極点判別方法 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57050148A Division JPS58168106A (ja) | 1982-03-30 | 1982-03-30 | プロセス制御の不安定化判別装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0367301A JPH0367301A (ja) | 1991-03-22 |
| JPH0670765B2 true JPH0670765B2 (ja) | 1994-09-07 |
Family
ID=11557387
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003439A Expired - Lifetime JPH0670765B2 (ja) | 1990-01-12 | 1990-01-12 | プロセス制御における極点判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0670765B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013155898A (ja) * | 2012-01-27 | 2013-08-15 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp | 蒸気圧力制御方法 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0525503U (ja) * | 1991-06-11 | 1993-04-02 | 株式会社新潟鐵工所 | 制御装置におけるハンチング除去装置 |
| KR100658821B1 (ko) * | 2005-05-02 | 2006-12-19 | (주)이노비즈 | 단락방지장치를 구비한 케이블을 이용한 접속장치 |
| EP1983433A1 (en) * | 2007-04-20 | 2008-10-22 | Hitachi, Ltd. | Method of configuring a control algorithm being executable by a controller |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58168106A (ja) * | 1982-03-30 | 1983-10-04 | Fuji Electric Co Ltd | プロセス制御の不安定化判別装置 |
-
1990
- 1990-01-12 JP JP2003439A patent/JPH0670765B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58168106A (ja) * | 1982-03-30 | 1983-10-04 | Fuji Electric Co Ltd | プロセス制御の不安定化判別装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013155898A (ja) * | 2012-01-27 | 2013-08-15 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corp | 蒸気圧力制御方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0367301A (ja) | 1991-03-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Chen et al. | Model predictive control of nonlinear systems: Computational burden and stability | |
| JPH0670765B2 (ja) | プロセス制御における極点判別方法 | |
| CN101465542B (zh) | 电力系统低频振荡实时监测算法 | |
| JPH044602B2 (ja) | ||
| RU2068196C1 (ru) | Самонастраивающаяся система управления | |
| KR960706113A (ko) | 트랜스미터 정지/고장 검출(transmitter freeze/fault detection) | |
| Lincoln | A simple stability criterion for control systems with varying delays | |
| JP5145989B2 (ja) | フィードバック制御系の振動検出装置及び振動検出装置を備えたモータ制御装置 | |
| JPH10105201A (ja) | Ｐｉｄ調節計 | |
| LI et al. | Discrete-time sliding mode control for linear systems with nonlinear friction | |
| CN115701377A (zh) | 信号处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| Angeli et al. | Predictive control with partial state information | |
| JPH06223190A (ja) | 動物体検出装置 | |
| JPS599704A (ja) | 調節器 | |
| Fabri et al. | Neural control of nonlinear systems with composite adaptation for improved convergence of Gaussian networks | |
| JPH04310112A (ja) | ロボットアームのサーボ制御装置 | |
| KR100248061B1 (ko) | 레이더 시스템 송수신기 직류성분 오프셋 제거 장치 및 방법 | |
| JPH04183226A (ja) | 電力デマンド制御方法 | |
| KR0120609B1 (ko) | 서보 시스템의 관성 모멘트 추정 방법 | |
| JPH01279304A (ja) | サーボ制御系の積分比例補償器 | |
| JPS60101611A (ja) | 自動制御系の定常検出回路 | |
| JPS6161975A (ja) | 機関の失火判定方法 | |
| JPH08212163A (ja) | トランザクションを跨がったプログラムループの検出方式 | |
| JPS60209851A (ja) | プログラム・シ−ケンス・ストツプ方式 | |
| JPS6057413A (ja) | ディジタル制御装置の演算モジュール結線確認方法 |